Pyretri在以下数据集中做过相应实验
-
Oxford5k：包含牛津的 11 个不同地标的图像，对应
地标识别任务 -
CUB-200-2011：包含 200 种鸟类的照片，对应
细粒度的视觉分类任务。 -
Indoor：包含 67 个类别的室内场景图像，对应
场景识别任务。 -
Caltech101：包含101个类别的物体图片组成，对应
一般物体识别任务。 -
Market-1501：包含在 6 个摄像头视点下在清华校园拍摄的图像，对应
人员重新识别任务。 - DukeMTMC-reID：包含8个摄像头拍摄的图像，更加具有挑战性
其中Caltech101数据集与图像检索最相关
在kaggle的Account下
- 将生成的
kaggle.json放在服务器的.kaggle文件夹中
.kaggle文件夹
- 最后将生成的命令粘贴到服务器执行就可以下载相关数据集了
用kaggle平台生成相应的指令
- 粘贴按回车即可
粘贴下载中
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